Per allenare i sistemi di Intelligenza Artificiale, vengono utilizzati con crescente frequenza dataset sintetici che replicano le caratteristiche dei dati reali. Scopriamo gli usi e le potenzialità di una tendenza che coniuga innovazione e privacy.
Che cosa sono i dati sintetici?
I dati sintetici sono dati generati artificialmente da algoritmi informatici. Tali dati vengono creati utilizzando modelli statistici che replicano le caratteristiche e le relazioni presenti nei dati del mondo reale.
In altre parole, i dati sintetici sono simili ai dati reali, ma non sono raccolti dal mondo reale. Sono creati artificialmente per imitare le proprietà dei dati reali.
Come vengono usati i dati sintetici
La principale applicazione dei syntetic data si riscontra nell’addestramento delle reti neurali e dei modelli di Machine Learning, contesto in cui gli sviluppatori devono poter far affidamento su set di dati etichettati con cura. A oggi, i dataset sintetici vengono usati in un’ampia gamma di ambiti. Citiamo al alcuni esempi:
- Nella Finanza, per testare i sistemi di trading e di antifrode.
- Nella Sanità, per sviluppare nuovi dispositivi medici e nuove terapie.
- Nel Retail, per ottimizzare gli assortimenti dei prodotti, per prevedere la domanda dei consumatori e per migliorare le campagne di marketing.
- Nell’Automotive, per la simulazione di scenari di guida per lo sviluppo di veicoli.
- Nella Sicurezza informatica, per testare la resilienza dei sistemi informatici.
- Nell’Educazione, per creare scenari di apprendimento interattivi e personalizzati.
- Nella Ricerca scientifica, per simulare fenomeni naturali complessi.
Quali sono le differenze tra dati sintetici e dati reali
I dataset sintetici sono una tecnologia emergente che ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui utilizziamo i dati.
I dati sintetici si differenziano dai dati reali per il loro processo di generazione artificiale, che li rende simili ma non identici ai dati reali. Mentre i dati reali sono raccolti direttamente da fonti autentiche e riflettono situazioni e comportamenti reali, i synthetic data sono creati tramite algoritmi e modelli che simulano le caratteristiche e i pattern dei dati reali senza contenere informazioni effettive. Questa differenza è fondamentale perché i dati sintetici possono essere utilizzati in vari contesti senza compromettere la privacy o la sicurezza dei dati reali.
Per comprendere sul piano pratico quali sono le principali differenze tra dati sintetici e dati reali conviene forse ricorrere ad alcuni degli use case implementati dalle aziende del Finance, della Sanità e dello Sviluppo software, tre dei settori che hanno già cominciato a trarre significativi vantaggi dall’adozione delle tecniche per la produzione di synthetic data dotati di attributi simili a quelli dei dati – sensibili o regolamentati – reali.
Nell’ambito finanziario, i set di synthetic data che simulano le informazioni relative ai pagamenti con carte di credito e di debito hanno l’aspetto e il comportamento dei dati tipici delle transazioni e possono aiutare a smascherare le attività fraudolente: in particolare, i data scientist delle banche utilizzano i dati sintetici per testare o valutare i sistemi di rilevamento delle frodi e sviluppare nuovi metodi di individuazione di casi sospetti.
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Grazie ai dati sintetici, i professionisti che operano nel settore sanitario riescono invece a consentire l’uso pubblico degli input a livello di record, pur mantenendo la riservatezza dei pazienti.
I team di Developers, invece, utilizzano i synthetic data per i test e per le attività di quality assurance del software, inserendo i dati generati artificialmente nel processo di verifica senza dover spostare i dati autentici dalla produzione.
La nuova frontiera dell’Intelligenza Artificiale
L’utilizzo dei synthetic data apre nuove frontiere nell’ambito dell’IA, superando i limiti attuali legati all’utilizzo dei dati reali. I dati sintetici offrono una soluzione scalabile, controllabile e priva di bias per l’addestramento dei modelli di IA. Permettono di affrontare sfide legate alla disponibilità, alla qualità e alla privacy dei dati reali, aprendo nuove opportunità di applicazione in settori complessi e costosi.
Tuttavia, è importante sottolineare che i dati sintetici non possono sostituire completamente quelli reali. L’addestramento sui synthetic data dovrebbe essere visto come un complemento ai dati reali, in modo da garantire l’accuratezza e la generalizzazione dei modelli di IA. L’evoluzione dell’Artificial Intelligence dipenderà in larga misura dalla capacità di sfruttare appieno il potenziale dei dati sintetici, combinandoli in modo intelligente con i dati reali e adottando una prospettiva etica e responsabile nell’uso e nella generazione di dati.
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